DE102022200729A1

DE102022200729A1 - Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades

Info

Publication number: DE102022200729A1
Application number: DE102022200729.8A
Authority: DE
Inventors: Mario Kaoru Watanabe; Philipp Scheffler; Ruihang Dai; Stephan Barroso; Abdul Rehman; Benjamin Hartmann; David Schmitz; Maximilian Vogt
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2022-01-24
Filing date: 2022-01-24
Publication date: 2023-07-27

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades, wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist: Zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während eines Zeitintervalls, jeweils Erfassen eines Wertes wenigstens einer eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe, Statistisches Auswerten der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe, um eine oder mehrere statistische Auswertungen zu erhalten (3), und Ermitteln des aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch einen Algorithmus des maschinellen Lernens, wobei es sich bei dem Algorithmus des maschinellen Lernens um wenigstens einen Random Forest handelt (4).

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades und insbesondere ein Verfahren zum Ermitteln, ob ein Fahrer eines Fahrzeuges wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum lang seine Hände nicht am Lenkrad des Fahrzeuges hatte.
Zum Fahren eines Fahrzeugs, beispielsweise eines Kraftfahrzeuges ist es üblich, dass der Fahrer eines Fahrzeugs das Lenkrad von Hand steuert. Auf der anderen Seite und insbesondere im Hinblick auf autonomes Fahren kann es vorgesehen sein, dass ein Fahrerassistenzsystem die Kontrolle übernimmt, so dass es nicht erforderlich ist, dass der Fahrer seine Hände am Lenkrad hat.
Dies kann jedoch ein Sicherheitsrisiko darstellen, da der Fahrer in Gefahrensituationen nur verzögert reagieren kann, wenn dieser seine Hände nicht direkt am Lenkrad hat. Zudem ist es beispielsweise zum Starten oder Stoppen von Fahrsequenzen beziehungsweise entsprechenden Fahrerassistenzsystemen wichtig, zu bestimmen, ob der Fahrer seine Hände am Lenkrad hat oder nicht. Folglich besteht Bedarf an Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades und insbesondere, ob ein Fahrer seine Hände aktuell am Lenkrad hat oder nicht.
Hierzu wurden bereits auf Algorithmen des maschinellen Lernens basierende Verfahren vorgeschlagen. Algorithmen des maschinellen Lernens basieren darauf, dass Verfahren der Statistik verwendet werden, um eine Datenverarbeitungsanlage derart zu trainieren, dass diese eine bestimmte Aufgabe ausführen kann, ohne dass diese ursprünglich explizit hierzu programmiert wurde. Das Ziel des maschinellen Lernens besteht dabei darin, Algorithmen zu konstruieren, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Diese Algorithmen erstellen mathematische Modelle, mit denen beispielsweise Daten klassifiziert werden können. Als nachteilig erweist sich dabei jedoch, dass Steuergeräte eines Lenksystems nur begrenzte Computerressourcen, beispielsweise eine begrenzte Speicher- und/oder Prozessorkapazität aufweisen, so dass für gewöhnlich weitere externe Server beziehungsweise Steuergeräte vonnöten sind, um den Algorithmus des maschinellen Lernens anzuwenden.
Aus der Druckschrift DE 10 2008 042 277 A1 ist ein Verfahren zur Feststellung eines Kraftschlusses und/oder einer Kraftübertragung zwischen einer steuernden Einheit, insbesondere einer Person und einer gelagerten Welle oder Achse bekannt, wobei ein Sensor zur Erfassung wenigstens einer eine den Kraftschluss und/oder die Kraftübertragung bestimmbaren Größe ausgebildet ist und dabei mehr als eine Messung zu unterschiedlichen Zeitpunkten innerhalb eines Zeitintervalls vornimmt, und wobei aus der mehr als einen Messung ein Muster ausgewertet wird, das die Feststellung ermöglicht.
Der Erfindung liegt somit die Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades anzugeben.
Die Aufgabe wird mit einem Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades gemäß den Merkmalen des Patentanspruchs 1 gelöst.
Die Aufgabe wird weiter mit einem Steuergerät zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades gemäß den Merkmalen des Patentanspruchs 8 gelöst.
Die Aufgabe wird ferner auch mit einem System zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades gemäß den Merkmalen des Patentanspruchs 13 gelöst.
Offenbarung der Erfindung
Gemäß einer Ausführungsform der Erfindung wird diese Aufgabe gelöst durch ein Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades, wobei zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während eines Zeitintervalls jeweils ein Wert wenigstens einer eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe erfasst wird, die jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe statistisch ausgewertet werden, um eine oder mehrere statistische Auswertungen zu erhalten, und wobei der aktuelle Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch einen Algorithmus des maschinellen Lernens ermittelt wird, wobei es sich bei dem Algorithmus des maschinellen Lernens um wenigstens einen Random Forest handelt.
Unter einer eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe wird dabei eine Größe verstanden, aus welcher eine Beeinflussung einer freien Bewegung einer Lenkung bzw. Drehbewegung eines Lenkrads durch eine äußere Quelle abgeleitet werden kann. Würde ein Fahrer eines Fahrzeuges beispielsweise ein Lenkrad nicht berühren, so würde sich das Lenkrad so bewegen, wie es durch das Fahrgestell des Fahrzeugs aufgenommene Kräfte vorgegeben wird beziehungswiese wie diese Kräfte auf die Zahnstange und/oder das Lenkrad einwirken. Wenn der Fahrer hingegen eine Lenkbewegung über das Lenkrad vorgibt, ist die freie Bewegung der Lenkung bzw. Drehbewegung eines Lenkrads eingeschränkt und ein auf die Lenkung wirkendes Drehmoment wird durch diesen Fahrerwunsch vorgegeben.
Dass dabei zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während eines Zeitintervalls jeweils ein Wert wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe erfasst wird bedeutet weiter, dass zu jedem dieser unterschiedlichen Zeitpunkte jeweils ein aktueller Wert der wenigstens einen entsprechenden Größe erfasst wird. Die unterschiedlichen Zeitpunkte sind dabei bevorzugt äquidistant über das Zeitintervall verteilt, wobei eine Länge des Zeitintervalls durch einen Hersteller und/oder gesetzliche Vorgaben vorgegeben sein kann. Beispielsweise kann die Länge des Zeitintervalls der Zeitdauer entsprechen, nach welcher ein Alarm ausgelöst oder eine andere sicherheitsgerichtete Aktion initiiert beziehungsweise eingeleitet werden sollte, falls der Fahrer durchgehend, das heißt die komplette Zeitdauer lang seine Hände nicht am Lenkrad hatte, um Sicherheitsrisiken zu vermeiden.
Dass die erfassten Werte dabei statistisch ausgewertet werden bedeutet ferner, dass die Daten beziehungsweise die erfassten Werte basierend auf statistischen Verfahren analysiert beziehungsweise ausgewertet werden und statistische Auswertungen gebildet werden.
Bei dem Lenkrad kann es sich dabei insbesondere um ein Lenkrad eines Fahrzeuges, das heißt eines Kraftfahrzeuges, eines Bootes oder einer anderen Personenbeförderungseinrichtung handeln.
Unter einem Steuermodus des Lenkrades wird ferner ein Modus verstanden, in welchem das Lenkrad aktuell betätigt beziehungsweise gesteuert wird, das heißt welcher angibt, wie das Lenkrad aktuell gesteuert wird. Insbesondere kann dabei zwischen einem ersten Steuermodus, in welchem ein Fahrer seine Hände an dem Lenkrad hat, und einem zweiten Steuermodus, in welchem der Fahrer seine Hände nicht an dem Lenkrad hat, unterschieden werden.
Unter einem Random Forest wird weiter ein Klassifikations- und/oder Regressionsverfahren verstanden, das aus mehreren unkorrelierten Entscheidungsbäumen besteht, das heißt einen Entscheidungswald darstellt. Alle Entscheidungsbäume sind dabei unter einer bestimmten Art von Randomisierung während des Lernprozesses gewachsen. Für eine Klassifikation darf jeder Baum in dem entsprechenden Wald, das heißt jeder Baum der mehreren Entscheidungsbäume eine Entscheidung treffen, wobei aus den Einzelergebnissen der einzelnen Entscheidungsbäume anschließend eine endgültige Klassifikation ermittelt wird. Die einzelnen Entscheidungsbäume können dabei basierend auf statistischen Auswertungen von zurückliegenden Messungen der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe und entsprechenden Steuermodi des Lenkrades derart trainiert worden sein, dass der entsprechende Entscheidungsbaum eine Zuordnung der vorliegenden statistischen Auswertungen zu einem Steuermodus des Lenkrades vornehmen kann.
Die Verwendung wenigstens eines Random Forests hat dabei den Vorteil, dass die Anwendung eines Random Forest vergleichsweise wenig Computerressourcen erfordert und auch auf Steuergeräten mit eingeschränkten Ressourcen ausgeführt werden kann, beispielsweise auf Lenkungssteuergeräten eines Fahrzeuges. Folglich kann das Verfahren implementiert werden, ohne dass zusätzlich externe Server beziehungsweise Steuergeräte angeschafft werden müssen beziehungsweise eine Anbindung dieser externen Server vonnöten ist.
Auch kommt das Verfahren mit einem Sensor, welcher ausgebildet ist, Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe zu erfassen, aus, welcher nicht ausschließlich zur Detektion eines Kontaktes zwischen den Händen des Fahrers und des Lenkrades ausgebildet sein muss. Hierdurch können weiter Kosten und Bauraum eingespart sowie Synergien genutzt werden.
Insgesamt wird somit ein verbessertes Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades angegeben.
In einer Ausführungsform weist der Schritt des, zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während des Zeitintervalls, jeweils Erfassen eines Wertes der wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe dabei ein, zu jedem der Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während des Zeitintervalls, jeweiliges Erfassen eines Lenkmoments auf.
Unter Lenkmoment wird dabei das am Lenkrad beziehungsweise einer Lenkwelle wirkende Drehmoment verstanden.
Dabei sind Lenkmomentsensoren für gewöhnlich bereits in Fahrzeuge integriert, so dass deren Funktion hier genutzt werden kann ohne das weitere Einbauten und/oder aufwendige Umbauten vonnöten wären.
Zudem kann das Verfahren weiter einen Schritt eines Vorverarbeitens der erfassten Werte der wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrads betreffenden Größe, um vorverarbeitete Werte zu erhalten, aufweisen, wobei der Schritt des statistischen Auswertens der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe, ein statistisches Auswerten der vorverarbeiteten Werte aufweist.
Dass die erfassten Werte dabei vorverarbeitet werden bedeutet dabei, dass die erfassten Werte vor der statistischen Auswertung aufbearbeitet werden, beispielsweise unnötige Informationen oder Rauschen entfernt werden.
Hierdurch kann die statistische Auswertung der erfassten Werte und somit insgesamt auch das Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades weiter optimiert werden.
Weiter kann der Schritt des statistischen Auswertens der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe eines oder mehrere von einem Ermitteln eines Maximalwerts unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Ermitteln eines Minimalwertes unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Bilden eines Mittelwertes der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte, einem Bilden eines Gradienten aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, und einem Ermitteln einer mittleren absoluten Änderung aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten aufweisen.
Unter Maximalwert wird dabei der höchste beziehungsweise größte Wert der erfassten Werte verstanden.
Unter Minimalwert wird wiederum der kleinste Wert der erfassten Werte verstanden.
Der Durchschnittswert der erfassten Werte bezeichnet ferner das arithmetische Mittel der erfassten Werte.
Als Gradient wird der Verlauf der Änderung der erfassten Werte über die Zeit bezeichnet.
Als mittlere absolute Änderung wird weiter der Mittelwert der Änderung beziehungsweise des Unterschieds zwischen jeweils zwei zeitlich aufeinanderfolgend erfassten Werten verstanden.
Dabei, dass der Schritt des statistischen Auswertens der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe eines oder mehrere von einem Ermitteln eines Maximalwerts unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Ermitteln eines Minimalwertes unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Bilden eines Mittelwertes der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte, einem Bilden eines Gradienten aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, und einem Ermitteln einer mittleren absoluten Änderung aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten aufweist, handelt es sich jedoch nur um eine mögliche Ausführungsform. Vielmehr kann der Schritt des statistischen Auswertens der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe auch das Anfertigen anderer statistischer Auswertungen basierend auf den erfassten Werten aufweisen, beispielsweise das Ermitteln eines Interquartilsabstandes der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte.
In einer Ausführungsform weist der Schritt des Ermitteln des aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch einen Algorithmus des maschinellen Lernens ein Ermitteln des aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch eine Vielzahl von Random Forests beziehungsweise Entscheidungswäldern auf.
Dass der aktuelle Steuermodus dabei durch eine Vielzahl von Random Forests ermittelt wird bedeutet dabei insbesondere, dass jeder einzelne der Vielzahl von Random Forests separat einen Steuermodus ermittelt, wobei anschließend aus den einzelnen Ergebnissen beziehungsweise der jeweils durch die einzelnen Random Forests separat ermittelten Steuermodi ein Gesamtergebnis, welches einen aktuellen Steuermodus repräsentiert, abgeleitet wird.
Dies hat den Vorteil, dass die Genauigkeit und die Zuverlässigkeit bei der Ermittlung des aktuellen Steuerungsmodus, das heißt die Prädiktionsgüte weiter erhöht werden können.
Dabei können die einzelnen Random Forests der Vielzahl von Random Forests jeweils zeitversetzt angewendet werden.
Dass die einzelnen Random Forests zeitversetzt angewendet werden bedeutet dabei, dass die durch die einzelnen Random Forests beziehungsweise Entscheidungswälder jeweils ausgewerteten Messwerte beziehungsweise erfassten Werte zeitversetzt sind, das heißt die einzelnen Random Forests zeitversetzt gestartet werden.
Hierdurch kann die Genauigkeit und die Zuverlässigkeit bei der Ermittlung des aktuellen Steuerungsmodus noch weiter erhöht werden. Dabei können beispielsweise, für jeden der Vielzahl von Random Forests, jeweils Einzelergebnisse durch die einzelnen Entscheidungsbäume des entsprechenden Random Forests gebildet werden, wobei aus den Einzelergebnissen anschließend ein Gruppenergebnis für den entsprechenden Random Forest abgeleitet beziehungsweise ermittelt werden kann, und wobei aus den Gruppenergebnissen der Random Forests anschließend das Gesamtergebnis ermittelt werden kann.
Mit einer weiteren Ausführungsform der Erfindung wird auch ein Verfahren zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt, angegeben, wobei ein aktueller Steuermodus des Lenkrades durch ein obenstehend beschriebenes Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus ermittelt wird, wobei ermittelt wird, ob der aktuelle Steuermodus angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat, und wobei, falls der aktuelle Steuermodus angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens den vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat, wenigstens eine sicherheitsgerichtete Aktion initiiert wird.
Der vorgegebene Zeitraum kann dabei beispielsweise wiederum durch einen Hersteller und/oder gesetzliche Vorgaben vorgegeben sein. Beispielsweise kann der vorgegebene Zeitraum wiederum der Zeitdauer entsprechen, nach welcher ein Alarm ausgelöst oder eine andere sicherheitsgerichtete Aktion initiiert beziehungsweise eingeleitet werden sollte, falls der Fahrer durchgehend, das heißt die komplette Zeitdauer lang seine Hände nicht am Lenkrad hatte, um Sicherheitsrisiken zu vermeiden.
Insgesamt wird somit ein Verfahren zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt, angegeben, welches auf einem verbesserten Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades basiert. Dass dabei wenigstens ein Random Forest verwendet wird hat den Vorteil, dass die Anwendung eines Random Forest vergleichsweise wenig Computerressourcen erfordert und auch auf Steuergeräten mit eingeschränkten Ressourcen ausgeführt werden kann, beispielsweise auf Lenkungssteuergeräten eines Fahrzeuges. Folglich kann das Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus des Lenkrades implementiert werden, ohne dass zusätzlich externe Server beziehungsweise Steuergeräte angeschafft werden müssen beziehungsweise eine Anbindung dieser externen Server vonnöten ist. Auch kommt das Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades mit einem Sensor, welcher ausgebildet ist, Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe zu erfassen, aus, welcher nicht ausschließlich zur Detektion eines Kontaktes zwischen den Händen des Fahrers und des Lenkrades ausgebildet sein muss. Hierdurch können weiter Kosten und Bauraum eingespart sowie Synergien genutzt werden.
Bei der sicherheitsgerichteten Aktion kann es sich dabei um das Ausgeben eines Alarms, insbesondere eines akustischen, optischen und/oder haptischen Warnsignals handeln. Ferner kann die sicherheitsgerichtete Aktion aber beispielsweise auch ein Stoppen des entsprechenden Fahrzeugs aufweisen.
Mit einer weiteren Ausführungsform der Erfindung wird weiter auch ein Steuergerät zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades angegeben, wobei das Steuergerät eine Empfangseinheit zum Empfangen von zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während eines Zeitintervalls jeweils erfassten Werten wenigstens einer eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe, eine Auswerteeinheit, welche ausgebildet ist, die jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe statistisch auszuwerten, um eine oder mehrere statistische Auswertungen zu erhalten, und eine Ermittlungseinheit, welche ausgebildet ist, den aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch einen Algorithmus des maschinellen Lernens zu ermitteln, wobei es sich bei dem Algorithmus des maschinellen Lernens um wenigstens einen Random Forest handelt, aufweist.
Insgesamt wird somit ein verbessertes Steuergerät zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades angegeben. Dass dabei wenigstens ein Random Forest verwendet wird hat den Vorteil, dass die Anwendung eines Random Forest vergleichsweise wenig Computerressourcen erfordert und auch auf Steuergeräten mit eingeschränkten Ressourcen ausgeführt werden kann, beispielsweise auf Lenkungssteuergeräten eines Fahrzeuges. Folglich kann die Ermittlung des aktuellen Steuermodus des Lenkrades implementiert werden, ohne dass zusätzlich externe Server beziehungsweise Steuergeräte angeschafft werden müssen beziehungsweise eine Anbindung dieser externen Server vonnöten ist. Auch kommt die Ermittlung des aktuellen Steuermodus des Lenkrades mit einem Sensor, welcher ausgebildet ist, Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe zu erfassen, aus, welcher nicht ausschließlich zur Detektion eines Kontaktes zwischen den Händen des Fahrers und des Lenkrades ausgebildet sein muss. Hierdurch können weiter Kosten und Bauraum eingespart sowie Synergien genutzt werden.
In einer Ausführungsform weist das Steuergerät dabei weiter eine Vorverarbeitungseinheit, welche ausgebildet ist, die erfassten Werte der wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrads betreffenden Größe vorzuverarbeiten, um vorverarbeitete Werte zu erhalten, auf, wobei die Auswerteeinheit ausgebildet ist, die vorverarbeiteten Werte statistisch auszuwerten, um eine oder mehrere statistische Auswertungen zu erhalten. Hierdurch kann die statistische Auswertung der erfassten Werte und somit insgesamt auch das Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades weiter optimiert werden.
Auch kann die Auswerteeinheit ausgebildet sein, eines oder mehrere von einem Ermitteln eines Maximalwerts unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Ermitteln eines Minimalwertes unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Bilden eines Mittelwertes der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte, einem Bilden eines Gradienten aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, und einem Ermitteln einer mittleren absoluten Änderung aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten auszuführen.
Dabei, dass die Auswerteeinheit ausgebildet ist, eines oder mehrere von einem Ermitteln eines Maximalwerts unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Ermitteln eines Minimalwertes unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Bilden eines Mittelwertes der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte, einem Ermitteln eines Interquartilsabstandes der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte, einem Bilden eines Gradienten aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, und einem Ermitteln einer mittleren absoluten Änderung aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten auszuführen, handelt es sich wiederum jedoch nur um eine mögliche Ausführungsform. Vielmehr kann die Auswerteeinheit auch ausgebildet sein, andere statistische Auswertungen basierend auf den erfassten Werten anzufertigen, beispielsweise einen Interquartilsabstand der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte zu ermitteln.
Zudem kann die Ermittlungseinheit ausgebildet sein, den aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch eine Vielzahl von Random Forests zu ermitteln. Dies hat den Vorteil, dass die Genauigkeit und die Zuverlässigkeit bei der Ermittlung des aktuellen Steuerungsmodus sowie die Prädiktionsgüte weiter erhöht werden können.
Dabei kann die Ermittlungseinheit insbesondere ausgebildet sein, die einzelnen Random Forests der Vielzahl von Random Forests jeweils zeitversetzt anzuwenden. Hierdurch kann die Genauigkeit und die Zuverlässigkeit bei der Ermittlung des aktuellen Steuerungsmodus noch weiter erhöht werden.
Mit einer weiteren Ausführungsform der Erfindung wird zudem auch ein System zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades angegeben, wobei das System wenigstens einen Sensor, welcher ausgebildet ist, zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während eines Zeitintervalls jeweils einen Wert einer eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe zu erfassen, und ein obenstehend beschriebenes Steuergerät zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades nach einem der Ansprüche aufweist, und wobei das Steuergerät zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades ausgebildet ist, den aktuellen Steuermodus des Lenkrads basierend auf den durch den wenigstens einen Sensor während des Zeitintervalls erfassten Werten der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe zu ermitteln.
Ein Sensor, welcher auch als Detektor, (Messgrößen- oder Mess-)Aufnehmer oder (Mess-) Fühler bezeichnet wird, ist ein technisches Bauteil, das bestimmte physikalische oder chemische Eigenschaften und/oder die stoffliche Beschaffenheit seiner Umgebung qualitativ oder als Messgröße quantitativ erfassen kann.
Insgesamt wird somit ein System zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades angegeben, welches auf einem verbesserten Steuergerät zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades basiert. Dass dabei wenigstens ein Random Forest verwendet wird hat den Vorteil, dass die Anwendung eines Random Forest vergleichsweise wenig Computerressourcen erfordert und auch auf Steuergeräten mit eingeschränkten Ressourcen ausgeführt werden kann, beispielsweise auf Lenkungssteuergeräten eines Fahrzeuges. Folglich kann die Ermittlung des aktuellen Steuermodus des Lenkrades implementiert werden, ohne dass zusätzlich externe Server beziehungsweise Steuergeräte angeschafft werden müssen beziehungsweise eine Anbindung dieser externen Server vonnöten ist. Auch kommt die Ermittlung des aktuellen Steuermodus des Lenkrades mit einem Sensor, welcher ausgebildet ist, Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe zu erfassen, aus, welcher nicht ausschließlich zur Detektion eines Kontaktes zwischen den Händen des Fahrers und des Lenkrades ausgebildet sein muss. Hierdurch können weiter Kosten und Bauraum eingespart sowie Synergien genutzt werden.
Dabei kann es sich es sich bei dem wenigstens einen Sensor um einen Lenkmomentsensor handeln. Derartige Lenkmomentsensoren sind für gewöhnlich bereits in Fahrzeuge integriert, so dass deren Funktion hier genutzt werden kann ohne das weitere Einbauten und/oder aufwendige Umbauten vonnöten wären.
Mit einer weiteren Ausführungsform der Erfindung wird außerdem auch ein Steuergerät zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt, angegeben, wobei das Steuergerät eine Empfangseinheit, welche ausgebildet ist, einen durch ein obenstehend beschriebenes Steuergerät zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades ermittelten aktuellen Steuermodus des Lenkrades zu empfangen, eine Ermittlungseinheit, welche ausgebildet ist, zu ermitteln ob der aktuelle Steuermodus angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat, und eine Initiierungseinheit, welche ausgebildet ist, wenigstens eine sicherheitsgerichtete Aktion zu initiieren, falls der aktuelle Steuermodus angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens den vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat, aufweist.
Insgesamt wird somit ein Steuergerät zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt, angegeben, welches auf einem verbesserten Steuergerät zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades basiert. Dass dabei wenigstens ein Random Forest verwendet wird hat den Vorteil, dass die Anwendung eines Random Forest vergleichsweise wenig Computerressourcen erfordert und auch auf Steuergeräten mit eingeschränkten Ressourcen ausgeführt werden kann, beispielsweise auf Lenkungssteuergeräten eines Fahrzeuges. Folglich kann die Ermittlung des aktuellen Steuermodus des Lenkrades implementiert werden, ohne dass zusätzlich externe Server beziehungsweise Steuergeräte angeschafft werden müssen beziehungsweise eine Anbindung dieser externen Server vonnöten ist. Auch kommt die Ermittlung des aktuellen Steuermodus des Lenkrades mit einem Sensor, welcher ausgebildet ist, Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe zu erfassen, aus, welcher nicht ausschließlich zur Detektion eines Kontaktes zwischen den Händen des Fahrers und des Lenkrades ausgebildet sein muss. Hierdurch können weiter Kosten und Bauraum eingespart sowie Synergien genutzt werden.
Zusammenfassend ist festzustellen, dass mit der vorliegenden Erfindung ein verbessertes Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades angegeben wird und insbesondere ein verbessertes Verfahren zum Ermitteln, ob ein Fahrer eines Fahrzeuges wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum lang seine Hände nicht am Lenkrad des Fahrzeuges hatte.
Die beschriebenen Ausgestaltungen und Weiterbildungen lassen sich beliebig miteinander kombinieren.
Weitere mögliche Ausgestaltungen, Weiterbildungen und Implementierungen der Erfindung umfassen auch nicht explizit genannte Kombinationen von zuvor oder im Folgenden bezüglich der Ausführungsbeispiele beschriebenen Merkmale der Erfindung.
Figurenliste
Die beiliegenden Zeichnungen sollen ein weiteres Verständnis der Ausführungsformen der Erfindung vermitteln. Sie veranschaulichen Ausführungsformen und dienen im Zusammenhang mit der Beschreibung der Erklärung von Prinzipien und Konzepten der Erfindung.
Andere Ausführungsformen und viele der genannten Vorteile ergeben sich im Hinblick auf die Zeichnungen. Die dargestellten Elemente der Zeichnungen sind nicht notwendigerweise maßstabsgetreu zueinander gezeigt.
Es zeigen:

1 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt, gemäß Ausführungsformen der Erfindung; und
2 ein Blockschaltbild eines Systems zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt, gemäß Ausführungsformen der Erfindung.

In den Figuren der Zeichnungen bezeichnen gleiche Bezugszeichen gleiche oder funktionsgleiche Elemente, Bauteile oder Komponenten, soweit nichts Gegenteiliges angegeben ist.
1 zeigt dabei ein Verfahren 1 zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt (Hands-On/Hands-Off-Detektion). Vorliegend handelt es sich bei der entsprechenden Lenkung gemäß den Ausführungsformen der 1 um eine elektrische Servolenkung eines Kraftfahrzeuges. Das Verfahren kann aber analog auch bei einem sogenannten Steer-by-Wire-Lenksystem eines Kraftfahrzeugs und/oder einem von einem Kraftfahrzeug abweichenden Fahrzeug eingesetzt werden.
Insbesondere zeigt 1 ein Verfahren 1, wobei in einem Schritt 2 zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während eines Zeitintervalls jeweils ein Wert wenigstens einer eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe erfasst wird, in einem Schritt 3 die jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe statistisch ausgewertet werden, um eine oder mehrere statistische Auswertungen zu erhalten, und wobei der aktuelle Steuermodus des Lenkrades in einem Schritt 4 basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch einen Algorithmus des maschinellen Lernens ermittelt wird, wobei es sich bei dem Algorithmus des maschinellen Lernens um wenigstens einen Random Forest handelt.
Die Verwendung wenigstens eines Random Forests hat dabei den Vorteil, dass die Anwendung eines Random Forest vergleichsweise wenig Computerressourcen erfordert und auch auf Steuergeräten mit eingeschränkten Ressourcen ausgeführt werden kann, beispielsweise auf Lenkungssteuergeräten eines Fahrzeuges, beispielsweise eines Lenkungssteuerungssystem einer elektrischen Servolenkung eines Kraftfahrzeuges. Folglich kann das Verfahren 1 implementiert werden, ohne dass zusätzlich externe Server beziehungsweise Steuergeräte angeschafft werden müssen beziehungsweise eine Anbindung dieser externen Server vonnöten ist. Lediglich das Trainieren des wenigstens einen Random Forests kann dabei gegebenenfalls auf einem externen Server beziehungsweise Backend ausgeführt werden.
Auch kommt das Verfahren 1 mit einem Sensor, welcher ausgebildet ist, Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe zu erfassen, aus, welcher nicht ausschließlich zur Detektion eines Kontaktes zwischen den Händen des Fahrers und des Lenkrades ausgebildet sein muss. Hierdurch können weiter Kosten und Bauraum eingespart sowie Synergien genutzt werden.
Insgesamt wird somit ein verbessertes Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades angegeben.
Bei dem wenigstens einen Random Forest handelt es sich dabei insbesondere um einen Random Forest mit bis zu zwanzig Bäumen und einer Tiefe bis zu zehn, wobei die genauen Daten basierend auf einer gewünschten und/oder geforderten Genauigkeit der Ermittlung eingestellt werden kann. Insgesamt ist das Ergebnis dabei umso besser, je tiefer die Architektur und je höher die Anzahl der Entscheidungsbäume ist, wobei jedoch auch umso mehr Computerressourcen beziehungsweise Rechenleistung benötigt wird, je tiefer die Architektur und je höher die Anzahl der Entscheidungsbäume ist, so dass dies auch basierend auf den vorliegenden Gegebenheiten eingestellt werden sollte.
Durch die Entscheidungsfindung basierend auf dem wenigstens einen Random Forest kann zudem sichergestellt werden, dass Sicherheitsanforderungen eingehalten werden, wobei die Entscheidungsfindung zudem auch für einen Nutzer einsehbar und nachvollziehbar ist.
Gemäß den Ausführungsformen der 1 weist der der Schritt 2 des, zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während des Zeitintervalls, jeweils Erfassen eines Wertes der wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe dabei ein, zu jedem der Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während des Zeitintervalls, jeweiliges Erfassen eines Lenkmoments auf.
Insbesondere kann dabei ein Drehstab das aktuelle Drehmoment zwischen Lenkrad und Lenkung messen, wobei beispielsweise alle 10 ms ein Wert gemessen werden kann.
Wie 1 weiter zeigt, weist das Verfahren 1 zudem einen Schritt 5 eines Vorverarbeitens der erfassten Werte der eine Betätigung des Lenkrads betreffenden Größe, um vorverarbeitete Werte zu erhalten, auf, wobei der Schritt 3 des statistischen Auswertens der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe, ein statistisches Auswerten der vorverarbeiteten Werte aufweist.
Gemäß den Ausführungsformen der 1 weist der Schritt 5 des Vorverarbeitens der erfassten Werte dabei ein Filtern und anschließendes Segmentieren der erfassten Werte auf, unnötige Informationen beziehungsweise nicht plausible Werte und/oder Rauschen zu entfernen beziehungsweise zu eliminieren.
Gemäß den Ausführungsformen der 1 weist der Schritt 3 des statistischen Auswertens der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe dabei eines oder mehrere von einem Ermitteln eines Maximalwerts unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Ermitteln eines Minimalwertes unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Bilden eines Mittelwertes der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte, einem Bilden eines Gradienten aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, und einem Ermitteln einer mittleren absoluten Änderung aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten auf.
Ferner kann aber beispielsweise auch eine Varianz der erfassten Werte beziehungsweise des Lenkmoments ermittelt werden, ein Interquartilsabstand der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte ermittelt werden, oder eine andere beziehungsweise weitere statistische Auswertung angefertigt werden.
Dabei ist das Verfahren beziehungsweise sind die einzelnen Entscheidungsbäume des wenigstens einen Random Forest derart ausgebildet, dass insbesondere basierend auf einer Wichtigkeit der einzelnen statistischen Auswertungen für die Ermittlung, einzelne Entscheidungskriterien beziehungsweise im Rahmen des statistischen Auswertens angefertigte statistische Auswertungen, basierend auf welchen die Entscheidung schlussendlich basieren soll, ausgewählt beziehungsweise voreingestellt werden. Beispielsweise könnten unter bestimmten Gegebenheiten basierend auf einem ermittelten Maximalwert unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten und einem Minimalwert unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten die besten Ergebnisse erzielt werden, so dass diese unter den entsprechenden Gegebenheiten als Entscheidungskriterien ausgewählt werden sollten.
Gemäß den Ausführungsformen der 1 weist der Schritt 4 des Ermittelns des aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch einen Algorithmus des maschinellen Lernens ein Ermitteln des aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch eine Vielzahl von Random Forests beziehungsweise Entscheidungswäldern auf.
Dass der aktuelle Steuermodus dabei durch eine Vielzahl von Random Forests ermittelt wird bedeutet dabei insbesondere, dass jeder einzelne der Vielzahl von Random Forests separat einen Steuermodus ermittelt, wobei anschließend aus den einzelnen Ergebnissen beziehungsweise der jeweils durch die einzelnen Random Forests separat ermittelten Steuermodi ein aktueller Steuermodus abgeleitet wird.
Dabei sind die einzelnen Random Forests der Vielzahl von Random Forests zudem zeitversetzt.
Dabei können die Zeitpunkte, zu denen die einzelnen Random Forests gestartet werden, variable sein. Ferner ist es aber auch möglich, dass die einzelnen Zeitpunkte äquidistant verteilt sind.
Insbesondere falls mehrere unterschiedliche Random Forests bereitgestellt werden, ist es ferner aber auch möglich, dass unterschiedliche Random Forests zeitgleich gestartet beziehungsweise angewendet werden.
Zudem kann dabei die Art und Weise wie basierend auf den einzelnen Ergebnissen beziehungsweise der jeweils durch die einzelnen Random Forests separat ermittelten Steuermodi ein aktueller Steuermodus abgeleitet wird, angepasst werden. So kann es bereits ein sicherer Indikator dafür, dass sich der aktuelle Steuermodus geändert hat sein, falls vier von insgesamt zehn Random Forests eine Zustandsänderung gegenüber dem vorherigen Zustand beziehungsweise Steuermodus ermitteln.
Durch derartiges Anwenden einer Vielzahl von Random Forests können die Genauigkeit und die Zuverlässigkeit bei der Ermittlung des aktuellen Steuerungsmodus weiter erhöht werden. Insbesondere kann dabei der Einfluss von einzelnen Ausreißern bei der Ermittlung des aktuellen Steuermodus erheblich reduziert werden, so dass auch weniger Sprünge zwischen verschiedenen Zuständen beziehungsweise Steuermodi bei der Ermittlung des aktuellen Steuermodus auftreten.
Dabei können beispielsweise, für jeden der Vielzahl von Random Forests, jeweils Einzelergebnisse durch die einzelnen Entscheidungsbäume des entsprechenden Random Forests gebildet werden, wobei aus den Einzelergebnissen anschließend ein Gruppenergebnis für den entsprechenden Random Forest abgeleitet beziehungsweise ermittelt werden kann, und wobei aus den Gruppenergebnissen der Random Forests anschließend das Gesamtergebnis ermittelt werden kann.
Für jeden der Vielzahl von Random Forests kann das Ermitteln eines Gruppenergebnisses basierend auf den Einzelergebnissen des entsprechenden Random Forests dabei ein Gewichten der entsprechenden Einzelergebnisse aufweisen, wobei das Gruppenergebnis auf den gewichteten Einzelergebnissen des entsprechenden Random Forests ermittelt wird.
Als Gewichtung kann dabei beispielsweise eine Gleichgewichtung, eine statisch unterschiedliche Gewichtung, oder eine dynamisch unterschiedliche Gewichtung gewählt werden. Gleichgewichtung bedeutet dabei, dass alle Entscheidungsbäume beziehungsweise alle Einzelergebnisse des entsprechenden Entscheidungswaldes gleichgewichtet werden. Unter statisch unterschiedlicher Gewichtung wird weiter verstanden, dass alle Entscheidungsbäume des entsprechenden Entscheidungswaldes eine feste Gewichtung aufweisen, wobei sich die Gewichtung jedoch zwischen den einzelnen Entscheidungsbäumen des entsprechenden Entscheidungswaldes unterscheiden kann, und wobei die einzelnen Gewichtungen während des Trainierens der Entscheidungsbäume erlernt werden können. Bei der dynamischen Gewichtung wiederum weist jedes Blatt eines Entscheidungsbaumes, das heißt jede mögliche Entscheidung beziehungsweise jedes mögliche Einzelergebnis eine andere Gewichtung auf, wobei die einzelnen Gewichtungen wiederum während des Trainierens der Entscheidungsbäume erlernt werden können, und wobei die einzelnen Gewichtungen angeben, wie eindeutig das jeweilige Ergebnis ist.
Das Ermitteln des Gruppenergebnisses kann dabei zudem ein Nachbearbeiten der gewichteten Einzelergebnisse des entsprechenden Random Forests aufweisen.
Das Nachbearbeiten der gewichteten Einzelergebnisse kann dabei beispielsweise eine Abstimmung der entsprechenden Einzelergebnisse oder eine Klassifikation der entsprechenden Einzelergebnisse durch ein neuronales Netz aufweisen. Unter Abstimmung wird dabei verstanden, dass für jede Klasse beziehungsweise für jedes der Einzelergebnisse des entsprechenden Entscheidungswaldes eine gewichtete Summe basierend auf der Häufigkeit der entsprechenden Klasse beziehungsweise des entsprechenden Einzelergebnisses gebildet wird, wobei die Klasse beziehungsweise das Einzelergebnis, welches die größte gewichtete Summe aufweist, das Gruppenergebnis bildet. Das neuronale Netz kann ferner, beispielsweise basierend auf historischen Daten, welche Zusammenhänge zwischen gewichteten Einzelergebnissen und entsprechenden Zuständen des eingebetteten Systems kennzeichnen, trainiert sein, um komplexe Zusammenhänge in den Einzelergebnissen zu erkennen, wodurch weiter auch die Auswirkungen von Fehlern in den Einzelergebnissen reduziert werden können. Die gewichteten Einzelergebnisse bilden dabei die Eingangswerte des neuronalen Netzes, wobei das neuronale Netz das Gruppenergebnis ausgibt.
Das Ermitteln des Gesamtergebnisses kann anschließend weiter beispielsweise eine Auszählung mit Schwellwertanalyse, ein Anwenden eines Schwellwertes beziehungsweise eine Auszählung mit Schwellwertanalyse mit einer zeitlichen Gewichtung der einzelnen Gruppenergebnisse, ein Anwenden eines Unsicherheitsfilters, eine Auszählung mit Hysterese oder ein Anwenden eines Algorithmus des maschinellen Lernens aufweisen. Auszählung mit Schwellwertanalyse bedeutet dabei, dass die einzelnen Gruppenergebnisse ausgezählt werden, beziehungsweise geschaut wird, wie häufig ein Gruppenergebnis auftritt, wobei ein Gruppenergebnis als Gesamtergebnis ausgewählt wird, sobald dieses als einziges oder als erstes Gruppenergebnis häufiger als der Schwellwert auftritt. Dass ein Schwellwert mit einer zeitlichen Gewichtung der Gruppenergebnisse angewendet wird, bedeutet dabei weiter, dass neuere Gruppenergebnisse, das heißt erst vor Kurzem ermittelte Gruppenergebnisse bei der Auszählung der Gruppenergebnisse stärker gewichtet werden als ältere Gruppenergebnisse. Dass ein Unsicherheitsfilter angewendet wird, bedeutet, dass ein gerade ermitteltes Gruppenergebnis als Gesamtergebnis ausgewählt wird, falls eine gewisse Anzahl der zuvor ermittelten Gruppenergebnisse, beispielsweise die n zuvor ermittelten Gruppenergebnisse, mit dem gerade ermittelten Gruppenergebnis übereinstimmen. Eine Auszählung mit Hysterese bedeutet, dass die einzelnen Gruppenergebnisse ausgezählt werden, wobei eines der Gruppenergebnisse als Gesamtergebnis ausgewählt wird, falls dieses einen unteren Grenzwert überschreitet und einen oberen Grenzwert unterschreitet beziehungsweise nicht überschreitet. Das ein Algorithmus des maschinellen Lernens angewendet wird bedeutet zudem, dass ein Algorithmus des maschinellen Lernens, welcher beispielsweise basierend auf historischen Daten, welche Zusammenhänge zwischen Gruppenergebnissen und entsprechenden Zuständen des eingebetteten Systems beziehungsweise einem schlussendlich ausgewählten Gesamtergebnis kennzeichnen, trainiert ist, basierend auf Gruppenergebnissen ein Gesamtergebnis zu ermitteln, angewendet wird.
Wie 1 zeigt, weist das Verfahren dabei zudem einen Schritt 6 eines Ermittelns auf, ob der aktuelle Steuermodus angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat, wobei, falls der aktuelle Steuermodus angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens den vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat, in einem Schritt 7 wenigstens eine sicherheitsgerichtete Aktion initiiert wird.
Bei der sicherheitsgerichteten Aktion kann es sich dabei beispielsweise um das Ausgeben eines Alarms handeln, wobei der Alarm beispielsweise innerhalb von zehn bis zwanzig Sekunden und insbesondere nach fünfzehn Sekunden ausgegeben werden kann, falls ermittelt wird, dass der Fahrer seine Hände solange nicht am Lenkrad hat. Ferner kann die wenigstens eine sicherheitsgerichtete Aktion aber auch ein Aktivieren eines entsprechenden Fahrerassistenzsystems aufweisen.
Wird hingegen in Schritt 6 ermittelt, dass der aktuelle Steuermodus nicht angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat, kehrt das Verfahren 1 gemäß den Ausführungsformen der 1 zu Schritt 2 zurück. Ferner kann das Verfahren in diesem Fall aber auch abbrechen und zu einem späteren Zeitpunkt neu aktiviert werden, um einen unnötigen Ressourcenverbrauch zu vermeiden.
2 zeigt ein Blockschaltbild eines Systems 10 zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt, gemäß Ausführungsformen der Erfindung.
Wie 2 zeigt, weist das System 10 dabei einen Sensor 11, welcher ausgebildet ist, zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während eines Zeitintervalls jeweils einen Wert einer eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe zu erfassen, und ein Steuergerät 12 zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades auf, wobei das Steuergerät 12 zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades ausgebildet ist, den aktuellen Steuermodus des Lenkrads basierend auf den durch den einen Sensor 11 während des Zeitintervalls erfassten Werten der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe zu ermitteln.
2 zeigt weiter ein Steuergerät 13 zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt, wobei das Steuergerät 13 zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt, ausgebildet ist, wenigstens eine sicherheitsgerichtete Aktion basierend auf dem durch das Steuergerät 12 zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades ermittelten aktuellen Steuermodus zu initiieren.
Gemäß den Ausführungsformen der 2 handelt es sich bei dem Sensor 11 dabei um einen Lenkmomentsensor 14, welcher jede Sekunde während des Zeitintervalls einen Wert des Lenkmoments erfasst.
Das dargestellte Steuergerät 12 zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades weist weiter eine Empfangseinheit 15 zum Empfangen von zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während eines Zeitintervalls jeweils durch den Lenkmomentsensor erfassten Werten des Lenkmoments, eine Auswerteeinheit 16, welche ausgebildet ist, die jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte des Lenkmoments statistisch auszuwerten, um eine oder mehrere statistische Auswertungen zu erhalten, und eine Ermittlungseinheit 17, welche ausgebildet ist, den aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch einen Algorithmus des maschinellen Lernens zu ermitteln, wobei es sich bei dem Algorithmus des maschinellen Lernens um wenigstens einen Random Forest handelt, auf.
Bei der Empfangseinheit kann es sich dabei beispielsweise um einen Empfänger handeln, welcher ausgebildet ist, die durch den Sensor erfassten Werte zu empfangen. Die Auswerteeinheit und die Ermittlungseinheit können ferner beispielsweise basierend auf in einem Speicher hinterlegten und durch einen Prozessor ausführbaren Code realisiert werden.
Wie 2 zeigt, weist das Steuergerät 13 weiter eine Vorverarbeitungseinheit 18, welche ausgebildet ist, die erfassten Werte des Lenkmoments vorzuverarbeiten, um vorverarbeitete Werte zu erhalten, auf, und wobei die Auswerteeinheit 17 ausgebildet ist, die vorverarbeiteten Werte statistisch auszuwerten, um eine oder mehrere statistische Auswertungen zu erhalten.
Die Vorverarbeitungseinheit kann dabei wiederum beispielsweise basierend auf in einem Speicher hinterlegten und durch einen Prozessor ausführbaren Code realisiert werden.
Gemäß den Ausführungsformen der 2 ist die Auswerteeinheit 16 ferner insbesondere ausgebildet, eines oder mehrere von einem Ermitteln eines Maximalwerts unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Ermitteln eines Minimalwertes unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Bilden eines Mittelwertes der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte, einem Bilden eines Gradienten aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, und einem Ermitteln einer mittleren absoluten Änderung aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten auszuführen.
Zudem ist die Ermittlungseinheit 17 ausgebildet, den aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch eine Vielzahl von Random Forests zu ermitteln.
Gemäß den Ausführungsformen der 2 ist die Ermittlungseinheit 17 dabei insbesondere ausgebildet, die einzelnen Random Forests der Vielzahl von Random Forests jeweils zeitversetzt anzuwenden.
Das dargestellte Steuergerät 13 zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt, weist weiter eine weitere Empfangseinheit 19, welche ausgebildet ist, einen durch das Steuergerät 12 zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades ermittelten aktuellen Steuermodus des Lenkrades zu empfangen, eine weitere Ermittlungseinheit 20, welche ausgebildet ist, zu ermitteln ob der aktuelle Steuermodus angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat, und eine Initiierungseinheit 21, welche ausgebildet ist, wenigstens eine sicherheitsgerichtete Aktion zu initiieren, falls der aktuelle Steuermodus angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens den vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat, auf.
Bei der weiteren Empfangseinheit kann es sich dabei beispielsweise wiederum um einen Empfänger, welcher ausgebildet ist, von dem Steuergerät zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades Informationen über einen ermittelten aktuellen Steuermodus zu empfangen, handeln. Die weitere Ermittlungseinheit kann ferner beispielsweise basierend auf in einem Speicher hinterlegten und durch einen Prozessor ausführbaren Code realisiert werden. Zudem kann auch die Initiierungseinheit basierend auf in einem Speicher hinterlegten und durch einen Prozessor ausführbaren Code und/oder basierend auf einem oder mehreren Aktoren realisiert werden.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 102008042277 A1 [0005]

Claims

Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades, wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist: - Zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während eines Zeitintervalls, jeweils Erfassen eines Wertes wenigstens einer eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe (2); - Statistisches Auswerten der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe, um eine oder mehrere statistische Auswertungen zu erhalten (3); und - Ermitteln des aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch einen Algorithmus des maschinellen Lernens, wobei es sich bei dem Algorithmus des maschinellen Lernens um wenigstens einen Random Forest handelt (4).
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Schritt des, zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während des Zeitintervalls, jeweils Erfassen eines Wertes der wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe (2) weiter folgenden Schritt aufweist: - Zu jedem der Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während des Zeitintervalls, jeweils Erfassen eines Lenkmoments.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Verfahren weiter einen Schritt eines Vorverarbeitens der erfassten Werte der eine Betätigung des Lenkrads betreffenden Größe, um vorverarbeitete Werte zu erhalten (5), aufweist, und wobei der Schritt des statistischen Auswertens der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe (3), ein statistisches Auswerten der vorverarbeiteten Werte aufweist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei der Schritt des statistischen Auswertens der der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe (3) eines oder mehrere von einem Ermitteln eines Maximalwerts unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Ermitteln eines Minimalwertes unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Bilden eines Mittelwertes der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte, einem Bilden eines Gradienten aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, und einem Ermitteln einer mittleren absoluten Änderung aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten aufweist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei der Schritt des Ermitteln des aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch einen Algorithmus des maschinellen Lernens (4) ein Ermitteln des aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch eine Vielzahl von Random Forests aufweist.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei die einzelnen Random Forests der Vielzahl von Random Forests jeweils zeitversetzt angewendet werden.
Verfahren zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt, wobei das Verfahren (1) folgende Schritte aufweist: - Ermitteln eines aktuellen Steuermodus des Lenkrades durch ein Verfahren zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades nach einem der Ansprüche 1 bis 6; - Ermitteln, ob der aktuelle Steuermodus angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat; und - Falls der aktuelle Steuermodus angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens den vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat, Initiieren wenigstens einer sicherheitsgerichteten Aktion (7).
Steuergerät zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades, wobei das Steuergerät (12) eine Empfangseinheit (15) zum Empfangen von zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während eines Zeitintervalls jeweils erfassten Werten wenigstens einer eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe, eine Auswerteeinheit (16), welche ausgebildet ist, die jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte der wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe statistisch auszuwerten, um eine oder mehrere statistische Auswertungen zu erhalten, und eine Ermittlungseinheit (17), welche ausgebildet ist, den aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch einen Algorithmus des maschinellen Lernens zu ermitteln, wobei es sich bei dem we Algorithmus des maschinellen Lernens um wenigstens einen Random Forest handelt, aufweist.
Steuergerät nach Anspruch 8, wobei das Steuergerät (12) weiter eine Vorverarbeitungseinheit (18), welche ausgebildet ist, die erfassten Werte der wenigstens einen eine Betätigung des Lenkrads betreffenden Größe vorzuverarbeiten, um vorverarbeitete Werte zu erhalten, aufweist, und wobei die Auswerteeinheit (16) ausgebildet ist, die vorverarbeiteten Werte statistisch auszuwerten, um eine oder mehrere statistische Auswertungen zu erhalten.
Steuergerät nach Anspruch 8 oder 9, wobei die Auswerteeinheit (16) ausgebildet ist, eines oder mehrere von einem Ermitteln eines Maximalwerts unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Ermitteln eines Minimalwertes unter den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, einem Bilden eines Mittelwertes der jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werte, einem Bilden eines Gradienten aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten, und einem Ermitteln einer mittleren absoluten Änderung aus den jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfassten Werten auszuführen.
Steuergerät nach einem der Ansprüche 8 bis 10, wobei die Ermittlungseinheit (17) ausgebildet ist, den aktuellen Steuermodus des Lenkrades basierend auf der einen oder den mehreren statistischen Auswertungen durch eine Vielzahl von Random Forests zu ermitteln.
Steuergerät nach Anspruch 11, wobei die Ermittlungseinheit ausgebildet ist, die einzelnen Random Forests der Vielzahl von Random Forests jeweils zeitversetzt anzuwenden.
System zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades, wobei das System (10) wenigstens einen Sensor (11), welcher ausgebildet ist, zu jedem einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten während eines Zeitintervalls jeweils einen Wert einer eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe zu erfassen, und ein Steuergerät (12) zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades nach einem der Ansprüche 8 bis 12 aufweist, und wobei das Steuergerät (12) zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades ausgebildet ist, den aktuellen Steuermodus des Lenkrads basierend auf den durch den wenigstens einen Sensor während des Zeitintervalls erfassten Werten der eine Betätigung des Lenkrades betreffenden Größe zu ermitteln.
System nach Anspruch 13, wobei es sich bei dem wenigstens einen Sensor (11) um einen Lenkmomentsensor (14) handelt.
Steuergerät zum Initiieren einer sicherheitsgerichteten Aktion, falls ein Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von einem Lenkrad nimmt, wobei das Steuergerät (13) eine Empfangseinheit (19), welche ausgebildet ist, einen durch ein Steuergerät zum Ermitteln eines aktuellen Steuermodus eines Lenkrades nach einem der Ansprüche 8 bis 12 ermittelten aktuellen Steuermodus des Lenkrades zu empfangen, eine Ermittlungseinheit (20), welche ausgebildet ist, zu ermitteln ob der aktuelle Steuermodus angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens einen vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat, und eine Initiierungseinheit (21), welche ausgebildet ist, wenigstens eine sicherheitsgerichtete Aktion zu initiieren, falls der aktuelle Steuermodus angibt, dass der Nutzer seine Hände für wenigstens den vorgegebenen Zeitraum von dem Lenkrad genommen hat, aufweist.